Having trouble while using pypy: pyperf is much slower than timeit

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
performance, testing-qa

Direzione di ricerca

Inizia riproducendo con PyPy i comandi pyperf e timeit riportati, incluso il confronto con --jit off. Verifica se la differenza è prevista a causa del riscaldamento del benchmark o del comportamento del JIT; il lavoro è completato quando l'issue ha una spiegazione documentata oppure sono stati identificati chiaramente un problema di pyperf e un percorso di riproduzione.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

I'm learting Python and made some tests. I downloaded and unzipped pypy to a folder. I can't find the proper way to use pyperf with pypy. Can I get the result with JIT?

Code:

# global i, big loop of empty
## pyperf
py -3.10 -m pyperf timeit -s "global i" "for i in range(100_000_000): pass" --rigorous
Mean +- std dev: 1.95 sec +- 0.04 sec

pypy -m pyperf timeit -s "global i" "for i in range(100_000_000): pass" --rigorous
Mean +- std dev: 1.02 sec +- 0.02 sec

### The command
### Can I get the result with JIT?

## timeit
py -3.10 -m timeit -s "global i" "for i in range(100_000_000): pass"
1 loop, best of 5: 2.02 sec per loop

pypy -m timeit -s "global i" "for i in range(100_000_000): pass"
5 loops, average of 7: 46 +- 1.56 msec per loop

pypy --jit off -m timeit -s "global i" "for i in range(100_000_000): pass"
1 loops, average of 7: 6.31 +- 0.0155 sec per loop
Lingua principale
Python
Stelle
967
Fork
112
Merge medio
5g 8h
PR unite (30g)
9

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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